commit to user 81
Tabel 15. Pengambilan Keputusan pada Autokorelasi
Hipotesisn nol Keputusan
Jika Tidak ada autokorelasi positif
Tidak ada autokorelasi positif Tidak ada autokorelasi negatif
Tidak ada autokorelasi negatif Tidak ada autokorelasi positif atau
negatif Tolak
No desicison Tolak
No desicision Tidak ditolak
0ddl dl
≤d≤du 4-dld4
4-du ≤d≤4-dl
dud4-du
Sumber : Ghozali, 2006. Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS. Semarang: UNDIP. Hal 100
c. Uji heteroskedastisitas
Gambar 3. Grafik Scatterplot Hasil Uji Heterokedastisitas
Berdasarkan gambar 3 terlihat bahwa titik-titik menyebar secara acak serta tersebar baik di atas maupun si bawah angka 0 pada
sumbu Y sehingga dapat dikatakan bahwa tidak terjadi heteroskedatisitas pada model regresi, sehingga model regresi dapat
dikatakan layak untuk memprediksi. Grafik lebih jelas dapat dilihat pada lampiran 20.
commit to user 82
d. Uji normalitas
Ada dua cara untuk untuk mendeteksi apakah residual berdistribusi normal atau tidak yaitu dengan analisis grafik dan uji
statistik dengan menggunakan Kolmogorov-Smirnov Ghozali, 2006:147.
Gambar 4. Grafik Histogram pada Uji Normalitas
Gambar 5. Normal P-P Plot pada Uji Normalitas
commit to user 83
Dari grafik histogram tampak bahwa residual terdistribusi secara normal dan berbentuk simetris tidak menceng ke kanan atau ke kiri.
Pada grafik normal probability plots titik-titik menyebar berhimpitan disekitar diagonal dan hal ini menunjukkan bahwa residual
terdistribusi secara normal. Uji Kolmogorov-Smirnov tampak di bawah ini,
Tabel 16. Hasil Uji Normalitas dengan Kolmogorov-Smirnov tahun 2011
Unstandardized Residual
N 134
Normal Parameters
a,,b
Mean .0000000
Std. Deviation 11.39275830
Most Extreme Differences Absolute
.112 Positive
.112 Negative
-.081 Kolmogorov-Smirnov Z
1.298
Asymp. Sig. 2-tailed .069
Sumber : data primer terolah 2011
Nilai Kolmogorov-Smirnov sebesar 1,298 dan tidak signifikan pada 0,05 karena p=0,0690,05 maka dapat dikatakan bahwa
terdistribusi normal. Uji normalitas selengkapnya terdapat pada lampiran 21.
commit to user 84
e. Uji linieritas
Uji ini digunakan untuk melihat apakah spesifikasi model yang digunakan sudah benar atau tidak dapat dilihat dari hasil uji test of
linierity dengan menggunakan SPSS17.0 sebagai berikut : 1 Uji linieritas pengetahuan kesehatan reproduksi dengan perilaku
seksual remaja
Tabel 17. Hasil Uji
Linieritas Pengetahuan
Kesehatan Reproduksi dengan Perilaku Seksual Remaja di Kota
Surakarta tahun 2011 Sum of
Squares df
Mean Square
F Sig.
PSR PKR
Between Groups
Combined
3446.165 17 202.716 1.426
.137
Linearity
1272.510 1 1272.510 8.949
.003
Deviation from
Linearity
2173.655 16 135.853
.955 .510
Within Groups
16495.215 116 142.200
Total
19941.381 133
Sumber : data primer terolah 2011
Berdasarkan tabel 17 didapatkan nilai F 8,949 dengan signifikansi 0,003 0,05 maka hubungan antara pengetahuan
kesehatan reproduksi dengan perilaku seksual remaja memiliki hubungan yang linier.
commit to user 85
2 Uji linieritas persepsi peran keluarga dengan perilaku seksual remaja
Tabel 18. Hasil Uji Linieritas Persepsi Peran Keluarga dengan Perilaku Seksual Remaja di Kota Surakarta tahun
2011 Sum of
Squares df
Mean Square
F Sig.
PSR PPK
Between Groups
Combined
4631.759 25 185.270 1.307 .174
Linearity
1535.732 1 1535.732 10.834 .001
Deviation from
Linearity
3096.027 24 129.001 .910 .588
Within Groups
15309.622 108 141.756
Total
19941.381 133
Sumber : data primer terolah 2011
Berdasarkan tabel 18 didapatkan nilai F 10,834 dengan signifikansi 0,001 0,05 maka hubungan antara persepsi peran
keluarga dengan perilaku seksual remaja memiliki hubungan yang linier, dengan demikian uji linieritas terpenuhi, data
selengkapnya terlampir pada lampiran 22.
4. Uji hipotesis
